Xác định tổng thương và chuẩn đoán bệnh võng mạc đái tháo đường qua ảnh chụp đáy mắt sử dụng thuật toán SVM kết hợp K-NN : Luận văn thạc sĩ - Chuyên ngành: Khoa học máy tính

Código QR

Xác định tổng thương và chuẩn đoán bệnh võng mạc đái tháo đường qua ảnh chụp đáy mắt sử dụng thuật toán SVM kết hợp K-NN : Luận văn thạc sĩ - Chuyên ngành: Khoa học máy tính

Gardado en:

Detalles Bibliográficos
Autor Principal:	Trần, Thị Hoàng Anh
Formato:	Luận văn
Idioma:	Undetermined
Publicado:	Trường Đại học Công nghiệp Tp. Hồ Chí Minh 2018
Những chủ đề:	Khoa học máy tính;
Các nhãn:	Engadir etiqueta Sen Etiquetas, Sexa o primeiro en etiquetar este rexistro!

Thư viện lưu trữ:	Trung tâm Thư viện - Trường Đại học Công nghiệp TP. Hồ Chí Minh

Títulos similares

Nghiên cứu ứng dụng phương pháp SVM vào chuẩn đoán hư hỏng ổ lăn : Luận văn thạc sĩ - Chuyên ngành: Khoa học máy tính
por: Hoàng, Thị Lan Phương
Publicado: (2018)

SVM - Ứng dụng lọc Email
Publicado: (2011)

Phân loại giai đoạn bệnh võng mạc đái tháo đường dựa trên ảnh chụp đáy mắt kỹ thuật số tiêu chuẩn
por: Trần, Thị Hải Linh, et al.
Publicado: (2023)

MÔ HÌNH HAI GIAI ĐOẠN DỰ ĐOÁN GIÁ CỔ PHIỂU VỚI K-MEANS VÀ FUZZY-SVM
por: Nguyễn, Đức Hiển
Publicado: (2018)

Nghiên cứu svm song song ứng dụng vào phân lớp khách hàng sử dụng dịch vụ di động : Luận văn thạc sĩ - Chuyên ngành: Khoa học máy tính
por: Nguyễn, Văn Đời
Publicado: (2019)

Nghiên cứu đặc điểm tổn thương võng mạc mắt của bệnh nhân đái tháo đường typ 2 bằng máy chụp võng mạc kỹ thuật số DRS
por: Đỗ, Đình Tùng, et al.
Publicado: (2023)

Cải thiện nhận diện cảm xúc khuôn mặt thông qua PCA và LBP kết hợp với bộ phân loại SVM
por: Dương, Thanh Linh, et al.
Publicado: (2026)

Nghiên cứu ứng dụng phương pháp SVM vào phân nhóm học sinh có khả năng cao vào học tại trường Đại học Kiên Giang Luận văn thạc sĩ - Chuyên ngành: Khoa học máy tính
por: Võ, Hoàng Nhân
Publicado: (2021)

[Pi]NN systems /
por: Garcilazo, Humberto.
Publicado: (1990)

Xác định mức độ ung thư vú thông qua ảnh chụp X- Ray bằng phương pháp phát triển vùng ảnh : Luận văn thạc sĩ - Chuyên ngành: Khoa học máy tính
por: Nguyễn, Xuân Thiên
Publicado: (2020)

NN Lập trình PASCAL
por: Quách Tuấn Ngoc
Publicado: (2002)

NN Lập Trình FOXPRO
por: Nguyễn Phú Tiến
Publicado: (1998)

NN Lập Trình C
por: Quách Tuấn Ngoc
Publicado: (1998)

Mối tương quan giữa chẩn đoán giai đoạn bệnh võng mạc đái tháo đường trên lâm sàng và qua ảnh chụp đáy mắt kỹ thuật số tiêu chuẩn
por: Bùi, Văn Xuân, et al.
Publicado: (2024)

Giải thuật song song Newton SVM cho phân lớp dữ liệu lớn
por: Thiều, Thanh Quang Phú
Publicado: (2014)

BT NN Lập Trình Pascal
por: Quách Tuấn Ngoc
Publicado: (1995)

Đánh giá tình trạng võng mạc qua chụp ảnh đáy mắt bệnh nhân đái tháo đường tại Bệnh viện Lão khoa Trung ương
por: Ngô, Thị Hồng Thăm, et al.
Publicado: (2024)

Phân lớp dữ liệu lớn với SVM sử dụng giải thuật mini-batch gradient descent :
por: Lê, Thị Phương Dung
Publicado: (2018)

Khai thác K mẫu tuần tự phổ biến sử dụng mã hóa khối nguyên tố : Luận văn thạc sĩ - Chuyên ngành: Khoa học máy tính
por: Lê, Huỳnh Phước
Publicado: (2017)

Giáo Trình NN Lập Trình C
por: Tiêu Kim Cương
Publicado: (2006)

Chuẩn hóa mức xám ảnh MR : Luận văn thạc sĩ - Chuyên ngành: Khoa học máy tính
por: Trần, Hà Xuân Trang
Publicado: (2019)

NN HTML 4 cho World Wide Web
por: Elicom
Publicado: (2000)

Chụp ảnh bẳng ... máy quét /
por: H.T.

Khai thác Top-k chuỗi tuần tự đóng dựa trên mã hóa khối nguyên tố : Luận văn thạc sĩ - Chuyên ngành: Khoa học máy tính
por: Khai thác Top-k chuỗi tuần tự đóng dựa trên mã hóa khối nguyên tố : Luận văn thạc sĩ - Chuyên ngành: Khoa học máy tính, et al.
Publicado: (2023)

Đánh giá tác dụng phụ của fluorescein trong chụp mạch huỳnh quang võng mạc
por: Lã, Thị My Ly, et al.
Publicado: (2025)

Đánh giá hiệu quả mặt trượt pid và mạng rbf-nn cho mobile robot
por: Trần, Trung Hiếu
Publicado: (2025)

Phân tích các giai đoạn của bệnh lý võng mạc đái tháo đường dựa trên hình chụp ảnh màu đáy mắt của người bệnh đái tháo đường trong cộng đồng tại Nghệ An
por: Trần, Tất Thắng, et al.
Publicado: (2025)

NN AutoLISP dùng trong AutoCad 2000
por: Trần Văn Mih
Publicado: (2000)

Dự báo trên chuỗi thời gian dựa vào phương pháp gom cụm sử dụng thuật toán K - Mean : Luận văn thạc sĩ - Chuyên ngành: Khoa học máy tính
por: Nguyễn, Minh Quân
Publicado: (2019)

Decoupled control of doubly fed induction machine fed by SVM matrix converter /
por: Dendouga, Abdelhakim.

Phát hiện khuôn mặt giả mạo trong VIDEO : Luận văn Thạc sĩ - Chuyên ngành: Khoa học Máy tính
por: Trần, Hải Nam
Publicado: (2021)

ỨNG DỤNG MÔ HÌNH MÁY HỌC VÉC-TƠ TỰA (SVM) TRONG PHÂN TÍCH DỮ LIỆU ĐIỂM SINH VIÊN
por: Nguyễn, Đức Hiển
Publicado: (2018)

Beginning to Read, Write and Listen. Beginning Nn. Letter Book 16
por: Mc, Macmillan
Publicado: (2003)

Ứng dụng mô hình YOLO để phát hiện, chẩn đoán bệnh ung thư vú dựa trên ảnh chụp X-quang tuyến vú : Luận văn thạc sĩ - Chuyên ngành: Khoa học máy tính
por: Nguyễn, Thị Thanh Thúy
Publicado: (2024)

SỬ DỤNG THUẬT TOÁN SVM ĐỂ PHÂN LOẠI PHỤ TẢI ĐIỆN
por: Bình, Nguyễn Văn
Publicado: (2025)

Nghiên cứu và tìm hiểu kỹ thuật xóa nền ảnh chụp mạch số trong máy chụp mạch
por: Trần Tấn, Dũng
Publicado: (2018)

Phát triển bền vững Ngân hàng NN & PTNT Việt Nam
por: Nguyễn Thanh Phương
Publicado: (2014)

Phát triển bền vững Ngân hàng NN & PTNT Việt Nam
por: Nguyễn Thanh Phương
Publicado: (2018)

Phân lớp dữ liệu văn bản lớn dựa trên mô hình túi từ (Bag-of-words) và với giải thuật máy học véc tơ hỗ trợ (SVM) :
por: Trần, Thị Kim Ngọc
Publicado: (2012)

Consensus kNN QSAR : A versatile method for predicting the estrogenic activity of organic compounds in silico. A comparative study with five estrogen receptors and a large, diverse set of ligands /
por: Asikainen, Arja H.